一文解決你的Python新手練習路程之痛點(diǎn)。

令人驚嘆的8個(gè)Python新手工具

1、 IDLE

IDLE直譯過(guò)來(lái)就是集成開(kāi)發(fā)與學(xué)習環(huán)境的意思，一般安裝 Python 時(shí)也會(huì )默認安裝 IDLE。每個(gè)語(yǔ)言都可以有自己的IDLE。它讓Python的入門(mén)變得簡(jiǎn)單，對于沒(méi)什么基礎的人寫(xiě)就對了。它的主要功能包括Python shell 窗口(交互式解釋器)、跨平臺(Windows、Linux、UNIX、Mac OS X)、智能縮進(jìn)、代碼著(zhù)色、自動(dòng)提示、可以實(shí)現斷點(diǎn)提示、單步執行等調試功能的基本集成調試器。IDLE 易于學(xué)習，因為它重量輕且易于使用。但它僅僅是編程世界的敲門(mén)磚，可以讓你快速上手，之后的路途依然要找尋一些別的工具。

2、 Scikit-learn

scikit-learn是一個(gè)建立在Scipy基礎上的用于機器學(xué)習的Python模塊。其中scikit-learn是最有名的，是開(kāi)源的，任何人都可以免費地使用這個(gè)庫或者進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)。它是一個(gè)非常強大的工具，能為庫的開(kāi)發(fā)提供高水平的支持和嚴格的管理。它也得到了很多第三方工具的支持，有豐富的功能適用于各種用例。

scikit-learn主要有六大基本功能，分別是分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、數據降維、模型選擇和數據預處理。它還有十分活躍的用戶(hù)社區，基本上的功能都有非常詳細的文檔讓你查閱。讀一讀scikit-learn的用戶(hù)指南及文檔，你也會(huì )對算法的使用有更全面的了解。

3、Theano

Theano是一個(gè)較老牌和穩定的機器學(xué)習python庫之一，雖然目前使用的人數有所下降。但它畢竟是一個(gè)祖師級的存在，一定有它的優(yōu)點(diǎn)所在。Theano基于Python擅長(cháng)處理多維數組，屬于比較底層的框架，theano起初也是為了深度學(xué)習中大規模人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法的運算所設計，我們可利用符號化式語(yǔ)言定義想要的結果，支持GPU加速，非常適合深度學(xué)習Python。

4、Selenium

Selenium 是自動(dòng)化的最佳工具之一。它屬于 Python 測試的自動(dòng)化。它在 Web 應用程序中用于自動(dòng)化框架。支持多款主流瀏覽器，提供了功能豐富的API接口，常被用作爬蟲(chóng)工具。使用它可以用許多編程語(yǔ)言編寫(xiě)測試腳本，包括Java、C#、python、ruby等。還可以集成 Junit 和 TestNG 等鈾工具來(lái)管理測試用例并生成報告。

5、Skulpt

Skulpt 是一個(gè)用 Javascript 實(shí)現的在線(xiàn) Python 執行環(huán)境，完全依靠瀏覽器端模擬實(shí)現Python運行的工具。不需要任何預處理、插件或服務(wù)器端支持，只需編寫(xiě)python并重新載入即可。因為代碼完全是在瀏覽器中運行的，所以不用擔心服務(wù)器崩潰的問(wèn)題。

6、Jupyter Notebook

Jupyter Notebook就像一個(gè)草稿本，可以把你的文本注釋、數學(xué)方程、代碼和可視化內容全部集合到一個(gè)易于共享的文檔中，以 Web 頁(yè)面的方式展示。它是數據分析、機器學(xué)習的必備工具。它是一個(gè)科學(xué)運算平臺，幾乎支持所有語(yǔ)言，如果你還沒(méi)有用它那就太落伍了。

7、PuLP

PuLP是線(xiàn)性規劃的一種優(yōu)化類(lèi)型Python工具，可以在一些給定的約束條件下最大化目標函數。還可以生成LP文件，并調用高度優(yōu)化的求解器GLPK、COIN CLP/CBC、CPLEX以及GUROBI來(lái)解決這些線(xiàn)性問(wèn)題。新手可以利用這款工具進(jìn)行定期的研究，如果你喜歡的話(huà)在工作中也能運用。

8、Anaconda

Anaconda絕對令你贊嘆 ，它能幫你安裝好許多麻煩的東西，包括： Python 環(huán)境、pip 包管理工具、常用的庫、配置好環(huán)境路徑等等，在此強烈推薦。有些事情新手自己去做的話(huà)就容易遇到問(wèn)題，帶來(lái)挫敗感就會(huì )打退堂鼓。如果你是用Python做數據方面的事情，就可以安裝它，它還開(kāi)發(fā)了一套JIT的解釋器Numba。有了JIT之后，對線(xiàn)上科學(xué)計算效率要求較高的東西也可以進(jìn)行。